機械学習モデル構築作業の煩雑さを解消する「AutoML」とは――歴史、動向、利用のメリットを整理する
本連載では、AutoMLを実現するオープンソースソフトウェア（OSS）を解説します。連載第1回目となる今回は、そもそもAutoMLとはどういうもので、どういった機能やメリットがあるのか解説します。そして、第2回から毎回1つずつOSSを紹介していきます。紹介予定のOSSは以下の通りです（※取り上げるOSSについては今後変更する可能性があります）。 auto-sklearn TPOT AutoGluon（Amazon） H2O（H2O.ai） PyCaret AutoKeras Ludwig（Uber） Neural Network Intelligence（Microsoft） Model Search（Google） 各OSSの紹介に当たって、特徴を示せるようなテーブルデータや画像データを利用しますが、どのOSSも共通で必ずタイタニックの生存予測データを利用してAutoMLを実践していきま
Azure Machine Learning に組み込まれた BERT x AutoML で テキスト分類 - Qiita
背景 Azure Machine Learning には、ハイパーパラメーターチューニングや、クラウド上の仮想マシンの起動・停止、そして、諸々の学習うジョブの管理をまとめてやってくれる AutoML という機能があります。クラウドを使わない学習もサポートしています。 その中で、テキストのデータがあった場合に、Embedded Featurization をしてくれる機能があります。 この記事は熟読ください。 自動機械学習による特徴量化: https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/how-to-configure-auto-features なんと賢い事に、学習環境のGPUの有無を判断して: CPU のみ: Bidirectional Long-Short Term neural network (BiLSTM) GPU
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AutoTrain – Hugging Face
Deep Insider on Twitter: "自然言語処理モデルを高速かつ簡単にトレーニング＆デプロイするためのAutoNLPが、日本語に対応したそうです。 二値分類、多クラス分類、固有表現認識、要約、音声認識モデルを「日本語」で学習できるようになりました。 https://t.co/G2cdaP8Wov"
